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AI—未来医疗
今天就来介绍几个具有代表性的AI“医生”。 首推IBM公司的“沃森”，你对它的印象还停留在回答主持人问题，逗小朋友开心，那你就OUT了。 Buoy Health 于2014年在美国成立，并于今天3月上线了搭载人工智能算法的医疗咨询平台，Buoy创建的虚拟医生可以对病人进行诊断，其背后的医学搜索引擎涵盖了18000份临床文献和17000种病情 医疗这个直接关系千千万万人生命的行业，正在酝酿着巨大的变革，平静的背后是暗流涌动，未来已来……。
1.1K80发布于 2018-01-16 - 来自专栏AI掘金志
医疗 AI “出海”记
在这个医疗AI进入“深水期”的节点，我们从两家比较有代表性的企业入手，了解一下医疗AI公司“出海”背后的逻辑。 向左走、向右走 ? 目前，推想科技和体素科技是两家“海外”业务较重的医疗AI企业。 推想科技CEO陈宽在芝加哥大学从本科读到了博士，但是在毕业前夕却选择回到国内进行创业，开始一家一家医院的跑，模型训练的数据和落地场景也都来自国内各家医院。可以说，推想一开始的基因就是落地在中国。 这次对接会上，举行了“关于建设埃塞俄比亚国家人工智能基础设施”项目备忘录签字仪式，由埃塞俄比亚创新科技部与推想科技签订，目的是在推进人工智能基础设施、算法研究、数据应用、多场景开发和科研孵化等领域的合作 ，把人工智能多场景应用技术带入埃塞及非洲。 “相信未来的AI医疗合作主流不仅仅是AI和医疗服务提供方的配合，而是整个系统的协作。”
91640发布于 2020-01-22 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：AI医疗场景实践：医学知识精准问答+临床智能辅助决策CDSS
一、医疗AI的演变 在大模型带来今天这般便利之前，传统的医疗知识问答系统无法像大模型一样理解自然语言并生成句子。 整合近期的RAG和想来数据库知识结合医疗的两大实际场景了解一下医学知识精准问答和临床智能辅助决策CDSS系统的构建过程。二、医学知识精准问答1. 应用场景医学知识问答： 为医学生、基层医生提供快速、准确的医学知识查询。患者教育科普： 将复杂的医学知识转化为通俗易懂的语言，回答患者疑问。 核心思想是RAG：利用FAISS负责海量权威知识的记忆和检索，利用Qwen负责深度的“理解”和“表达”，两者结合，取长补短，从而创造出既有专业知识又安全可靠的AI医疗应用。 法律责任：AI生成的建议目前无法承担任何医疗责任。系统必须作为“辅助工具”存在，所有建议必须由有资质的医生审核、确认和执行。
83310编辑于 2025-11-23 - 来自专栏新智元
【智能医疗】值得关注的10家医疗 AI 公司
【新智元导读】医疗AI越来越成熟，有了越来越多的落地，显示出变革传统医疗行业的潜力。本文介绍了综合护理、制药、心脏病、医疗成像等领域值得关注的10家医疗AI公司。 在这种情况下，能够帮助解读医疗影像的软件是宝贵的工具。 该公司的AI平台已经通过美国国家卫生研究所的验证，研究表明该软件可以识别所有类型的癌症，并将良性肿瘤的不必要活检量减少70%。 他说：“我们相信 AI 将以前所未有的方式实现医疗的民主化。” 这个市场正在进入高速增长阶段，让我们来看看2017年具有变革潜力的10家医疗 AI 公司。 医疗成像 Clearview Diagnostics 是一家开发辅助医生诊断疾病的工具的 AI 软件公司。该公司最初的重点是乳腺癌。
2.9K90发布于 2018-03-28 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
医疗AI的基础模型
引言 正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展，并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。 可以帮助我们在工作中的AI产品将成为我们未来几年中最重要的工具之一。 我们将在哪些领域看到最有影响力的变化？我们在哪些方面可以帮助人们更快地完成任务？AI模型最令人兴奋的应用之一是医疗AI工具。 AI病理学任务的模型，而无需注释数据。 医疗AI的病理语言和图像预训练 现在是时候测试一下我们的PLIP了。这个基础模型在标准基准测试中表现如何？ 我们进行了不同的测试，以评估我们的PLIP模型的性能。 AI的教育工具。
83110编辑于 2024-01-29 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
AI医疗高精尖！基于AI的新药研发！⛵
本文讲解 AI 在新药研发领域的诸多应用方向与 MolSearch 工具库的应用实践——药物晶型预测、靶点选择、患者招募、虚拟药物筛选、AI新药研发辅助系统。 而正在探索的各种 AI 应用，可以帮助解决这些挑战。 AI 药物分子结构分析/检索 利用 AI 进行药物化合物分子结构分析和检索等，是一个助力新药研发的可行思路。 图片 向量搜索 & 医疗研发领域的应用 图片 在万物皆可 embedding 的深度学习时代，『特征向量表征+向量检索』有巨大作用，在很多数据和业务领域都发挥了巨大作用，例如机器视觉（图片视频检索)、 同样的思路也可以用在医疗医药领域。 图片 药物晶型预测 比如新药研发过程药物晶型预测，可以结合图像识别和检索的思路，有效地预测出合适的药物晶型。
93681编辑于 2022-11-15 - 来自专栏智能相对论
AI+医疗募捐、医疗旅游，AI为我们打开的是哪扇窗？
如今，人工智能技术迅速崛起，被广泛应用在各行各业，医疗领域更是重要的应用场景之一。据统计，到2025年，世界人工智能市场的总值将达到1270亿美元，其中，医疗行业将占据AI市场的1/5。 我们相信，总有一天，AI+医疗募捐会变得更加透明和公正，甚至更有温度，但是在短期内，正如互联网募捐被许多不法之徒利用，在法律法规和监管系统尚未完善的情况下，AI医疗募捐免不了被钻空子。 除此之外，医疗旅游往往是国际性的，医患关系的语言沟通往往会成为最大的问题，而利用AI的翻译功能和聊天机器人的设定，可以在这类特殊的医患沟通场景中提供便利。 其次，医疗旅游也包括了健康体检、美容、抗衰老之类的“轻医疗”，因此AI驱动轻医疗体验的平台也大有发展空间。 最后，在裹挟了医疗保健目的的旅途中，AI还可以整合和分析患者的医疗信息，制作个性化的医疗旅游计划。
54620发布于 2019-08-20 YashanDB 在医疗行业可能的几种应用场景
虽然YashanDB并没有像传统的大型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）那样广泛应用于医疗行业，但其强大的数据处理能力和灵活的存储结构，可以为医疗行业中的多种数据应用场景提供支持。 以下是 YashanDB 在医疗行业可能的几种应用场景：1. 电子病历（EMR）管理电子病历系统需要高效的数据库支持，以便存储病人的病史、诊断、治疗记录等信息。 医疗影像数据存储医疗影像（如X光、CT、MRI等）通常会产生海量的数据，尤其是对于医院和医疗研究机构而言，影像数据的存储和快速查询是至关重要的。 患者监护与实时数据处理在重症监护（ICU）等场景中，患者的生理数据（如心率、血压、体温等）需要实时监控。YashanDB 可以通过其高吞吐量和低延迟的特点，支撑实时数据的存储与处理。 总结YashanDB 作为一个高性能的分布式数据库系统，在医疗行业中的应用场景非常广泛，尤其是在大数据存储、实时数据处理和高效查询等方面具有明显优势。
15610编辑于 2025-10-10- 来自专栏腾讯高校合作
Wiztalk | 郑冶枫 Part 1 《医疗AI助力抗击新冠肺炎—AI医疗简介》
医疗AI助力抗击新冠肺炎 Part 1 AI医疗简介 简介：在抗击新冠肺炎的艰难路途中，各方都拼尽全力，而AI医疗也凭借自身的一些特点助力抗击疫情。 本期腾讯专家研究员郑冶枫将会向我们介绍AI在医疗方面起到的作用，如AI辅诊、医疗影像AI等。 内容难度：★☆☆（高中/大学非计算机专业学生均可以轻松学习） ?
53950发布于 2021-01-19 AI 医疗技术智能评估系统：帮医院选对 “医疗好帮手”
医院引进新的医疗技术时，常面临 “难判断效果” 的困扰：比如新的影像诊断设备，单看参数表难知实际用着顺不顺手；新的治疗方案，靠人工统计疗效耗时又易出错。 而 AI 医疗技术智能评估系统，就像给医院配了位 “技术评估专家”，靠三项核心技术，让医疗技术选型和效果判断更准、更快。第一项是全场景数据抓取技术，让评估 “不缺关键信息”。 不同科室对医疗技术的要求天差地别：儿科选治疗设备，得优先考虑孩子是否容易配合；急诊科挑诊断仪器，速度快、预警准才是关键。 AI 医疗技术智能评估系统不是 “只会算数据的机器”，而是懂医疗、懂实际需求的 “智能参谋”。全场景数据抓取让评估更全面，科室定制算法让结果更实用，趋势预测让决策更长远。 它用技术解决了传统评估的难题，帮医院选对、用好每一项医疗技术，最终让患者能享受到更高效、更可靠的医疗服务。
16510编辑于 2025-12-05- 来自专栏AI掘金志
医疗 AI 经典审批案例：糖网 AI 是如何获批创新医疗器械的？
2019年5月，国家药监局公布深圳硅基智能科技有限公司申报的“糖尿病视网膜病变分析软件”产品获批创新医疗器械，进入快速审评绿色通道，此举将进一步加速医疗AI产品的落地商用。 据雷锋网AI掘金志了解，硅基智能“糖尿病视网膜病变分析软件”申报创新医疗器械特别审查的材料主要关注如下四部分，分别是产品国内首创、核心技术发明专利、产品基本定型和显著临床应用价值。 中检院联合国内十家以上AI糖网企业收集图像，并从国内顶尖医疗机构邀请了数十位具有五年以上工作经验的眼科医师进行图像标注。2018年3月，中检院眼底图像数据库建库工作完成。 因为AI糖网产品的核心还是医疗器械，所以要严格依照医疗器械的申请开发流程进行设计开发。 需求分析层面，我们的产品应用在具备开展AI辅助诊断能力的医疗机构中不断迭代，最终在这样的场景里实现需求定义。 中检院建库有几个标准，包括权威性，选择更有经验的医生；科学性，规范数据采集和预处理；可追溯性，标明每个数据的来源；多样性，实际样本要贴合最终临床场景，此外还有封闭性、动态性和安全性等要求。
1.6K10发布于 2020-02-14 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI 医疗公司“战疫”在前线
但实际上，诸多瞄准AI+医疗市场的AI公司更早之前就基于一线医院需求提供了辅助医生的AI解决方案。 医疗作为AI技术的一大潜力应用场景，应对新冠肺炎也成为检验AI技术应用落地的一大契机。 旷视科技 连续奋战十天，推出AI测温系统 人体测温是判断个人是否感染新冠肺炎的一大指标。 最终，经过十天连夜奋战，基于落地场景需求，旷视研发团队提出“人体识别+人像识别+红外/可见光双传感”的创新解决方案，通过前端红外相机鉴别人流中的高温人员，再根据疑似发烧者的人体、人脸信息，通过 AI 技术 深睿医疗 新冠肺炎增强版AI系统，输出结构化报告 由于需要支持新型冠状病毒肺炎的影像初筛，深睿医疗收到了合作方上海电气/康达医疗急需两套Dr.Wise®全肺AI医学辅助诊断系统并同CT一起发往湖北的需求 在更大维度上，不止应对新冠肺炎，希望AI未来能在医疗的其他应用场景中发挥更大的效力，推动人类社会发展。
91810发布于 2020-02-20 MediGo医疗大模型数据开发平台 八大场景赋能智慧医疗全流程
当前，中国AI健康管理市场正迎来爆发式增长，市场规模预计将在2027年达到2.59万亿元，年复合增长率超20%。然而，医疗AI的发展正面临算法进步与数据生产力滞后的突出矛盾。 澳鹏MediGo平台通过八大应用场景和七维技术矩阵，构建了从数据生产到模型训练的全链路解决方案，有望显著提升医疗AI模型的准确性和可靠性。 澳鹏Appen（中国）今日正式发布MediGo医疗大模型数据开发平台，这一创新性平台旨在解决医疗AI领域面临的数据标注精度不足、多模态协同处理效率低下等核心挑战。 该平台的推出标志着医疗AI数据服务进入专业化、智能化新阶段，将为医疗AI的临床应用提供强有力的数据支撑。 八大场景赋能智慧医疗全流程在诊疗场景方面，平台基于深度学习的病理图片智能分析系统能够自动标注病灶区域，帮助生成结构化诊断报告，显著提升诊断效率。
29810编辑于 2025-06-24- 来自专栏智能相对论
AI医疗影像的春天“又”来了?
据健康界的不完全统计，2020年，国内人工智能医疗健康领域共完成了65次融资，其中医疗影像约占总融资数的三分之一，AI医疗影像逐渐成为人工智能医疗健康领域的热门赛道。 AI医疗影像行业进入了冰河期。 商业化受挫、审批困难，产品迟迟无法投入商用造成AI在医疗影像产业的实际应用受到各界质疑。 由于抗疫所需，AI医疗影像产品的审批也被提上日程。 疫情的爆发让CT影像的AI辅助诊疗成为全国商业化最快的AI医疗影像应用场景之一。在新冠肺炎爆发初期，国内核酸检测试剂供应数量不足，且假阴性比率居高不下，CT检测便成为病人确诊新冠肺炎的重要标准之一。 疫情带来的需求暴增可说是加速AI医疗影像相关产品审批的最后一股“东风”，使得基于CT的疾病筛查与辅助诊断成为了AI医疗影像竞争最激烈、产品商业化种类最多的领域之一。
81620发布于 2021-03-03 - 来自专栏科技向令说
概念与风口中的AI医疗，如何在基层医疗“见真章”？
文|曾响铃 来源|科技向令说（xiangling0815） 医疗领域一直以来都是AI的绝佳落地场景，而当AI医疗的触角伸向基层，这样的“落地”方式，让技术的“社会价值”更加明显地显露出来。 （图片来自《麻省理工科技评论》发布的《AI医疗：亚洲的发展空间、能力和主动健康的未来》） 毫无疑问，光环加身、显得高大上的AI医疗，它最先、最有价值的落地，正发生在基层医疗身上，类似百度AI医疗与基层医疗的融合这样的案例 严格来说，上文MIT报告所重点强调的CDSS只是百度大脑AI技术驱动的AI医疗品牌“灵医智惠”的一个部分，该品牌对外称以“循证AI赋能基层医疗”为愿景，有一整套面向基层医疗的赋能体系。 从公开资料看，灵医智惠以“灵医智惠技术中台“为核心，面向院内院外场景开放15项能力，围绕从临床、科研、到管理、患者服务等领域，提供五类解决方案，具体包括上文提到的CDSS、眼底影像分析系统、医疗大数据解决方案 基层医疗不应该被看作AI医疗的“垂直领域” 虽然百度AI医疗选择赋能基层医疗作为突破口，但是，这种做法却不能按互联网通常所说的“垂直领域”来解释。
1K20发布于 2019-12-12 - 来自专栏云计算行业
AI驱动开启精准医疗新时代
直播时间：12月5日（本周四）15:00-16:00 直播主题：AI驱动开启精准医疗新时代 直播亮点 ①揭秘前沿医疗AI实践，腾讯医疗助力企业打造核心竞争力； ②医疗机构如何通过AI实现患者需求快速响应 ③如何巧用AI工具助力患者、医生、医院三方降本增效？ 课程背景： 随着AI急速发展，医疗行业正经历着深刻的变革也面临着诸多新的机遇与挑战。在医疗机构中，AI辅助诊断系统精准剖析医学影像和病理切片数据。 零售药店引入 AI, 为顾客打造便捷自助购药体验并给予个性化用药指导，大幅提升服务与运营效率。 合理运用 AI是医疗数字化转型关键。 且随着应用需求拓展，需深入医护与居民场景，筑牢安全沟通桥梁。 本次直播特邀医疗行业专家与生态架构师，共探行业痛点与趋势、AI医疗各业务场景部署方案与应用实践，助力企业构建智慧医疗新生态，全面提升服务质量。 预约视频号直播提醒↓↓↓
24810编辑于 2024-12-05 医疗场景中语音转文字工具的技术方案选型
引言在医疗行业的国际交流场景中，跨语言沟通的准确性直接关系到诊疗质量。由于医学术语的专业性和精确性要求较高，语音转文字技术在这一领域具有重要应用价值。 本文将分析不同技术方案在医疗环境下的适配性，并探讨关键技术指标。语音处理技术基础架构医疗场景下的语音转写需要处理专业术语识别、多说话人分离和噪声抑制等核心问题。 提供多种AI模型选择，包括深度学习和传统语音识别模型。技术方案支持17个专业领域的定制化优化，在企业级部署方面提供完整解决方案。系统架构采用分布式处理，保证大规模并发处理的稳定性。 技术选型建议医疗机构在选择语音转文字方案时，应考虑以下技术指标：-术语识别准确率-多语言支持能力-系统集成难度-数据处理安全性-批量处理效率实施部署建议建议采用分阶段部署策略，先在小范围场景进行测试验证 同时需要考虑与现有医疗信息系统的数据对接方案。结语语音转文字技术在医疗行业的应用需要综合考虑专业性、准确性和易用性。不同的技术方案各有优势，医疗机构应根据具体需求场景进行选型。
22410编辑于 2025-12-12- 来自专栏星融元
分布式网络在移动医疗场景中的应用
随着医疗信息化建设实践的深入，越来越多的医疗机构开始借助网络信息技术改善其运营及管理模式，为患者提供更高质量、更高效率、更加安全体贴的医疗服务。移动医疗便是在此背景下产生的新业务需求。 常见的移动医疗场景住院部：移动查房、智能输液、生命体征监测、特殊患者监控手环母婴监护：婴儿防盗脚环、病床智能监控门诊急诊：护士分诊台上网、智能导诊、影像报告查询、消毒机器人行政办公区：笔记本移动办公、会议室无线上网移动医疗场景的四大网络挑战针对这些新需求 来自医疗行业的客户向我们反馈了几类核心需求，希望能通过网络改造升级的方式重点解决。 多场景的部署和网络安全门诊大厅、住院部病房、过道走廊、室外等不同场景对AP的部署要求各不相同，此外，医院内流动人员众多，提供网络服务的同时也要严格防范和控制各类网络安全隐患。 面向移动医疗的新一代分布式无线网络将云计算领域的先进技术和理念引入到医院信息化建设中，推出了面向医疗行业的新一代云化网络解决方案——基于方案中先进架构和理念实现的分布式无线网络可为移动医疗提供灵活、可靠的网络支撑
70000编辑于 2023-09-22 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
AI 在医疗影像领域的前景
以推想科技和依图医疗为例，两家企业均尝试打造覆盖多个临床科室需求的全病种肺癌产品，以创造新的需求。 其三，放疗企业针对单一场景打造的全流程解决方案。 RSNA整体论文收录情况 什么样的水养出什么样的鱼 时至今日，先设计产品，再寻找需求场景的研发逻辑已经行不通。但是，场景本身的属性决定了AI产品的发展前景。所以，场景的选择决定了AI产品的起点。 那么，在如此多的场景之中，哪类产品能在现在这个时间点最快匹配医生的需求呢？动脉网在采访中了解到，大型医院、基层医疗与体检中心/第三方检验中心最有可能在最短的时间内落地特定种类的AI产品。 如果AI能够让过去耗时两天的出具时间缩短为半天，那么住院患者等待的时间就能节约1-2天，更多的患者能够获得治疗，单个患者的医保总支出减少，医院的收入也会因此受益。 这样的产品对于场景要求很高。 只有患者排队等待治疗，且临床数据量大的场景才符合这一要求。从市场上来看，冠脉CTA拥有比较成熟的AI产品，数坤科技率先看到了这个亮点，推想科技、深睿医疗也在2019年陆续进入。
3.3K2420发布于 2020-04-14 - 来自专栏人工智能
现在，医疗 AI 发展的怎样了？
最近，我们认识了一个研究互联网 + 医疗健康行业布局的健康管理人员，她给我们整理了她这些年了解到的一些应用在医疗上的人工智能，现在，我们就一起去看看吧！ 图片来源：Google research Blog 皮肤病智能诊断 AI 视网膜病变检测，仅仅是 AI 介入医疗诊断的冰山一角。 智能穿戴方便生活 提到智能穿戴，就不得不提到 Google，他们在智能医疗行业深耕多年，不仅成立专注于 AI 研究的团队 DeepMind Health、Google Fit 和 Verily，还曾发布 而对于患者来说，一方面，他们是数据的贡献者，另一方面，他们也是 AI 深度学习完善后的最大受益者。 总之，目前国内的医疗人工智能产业总体起步较晚，产品也相对单一。 但国民不断增长的医疗健康需求为 AI 催生了广阔的发展空间，相信在不久的将来，国产人工智能会带给我们更多惊喜。
1.2K70发布于 2018-02-01
腾讯云开发者
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